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首先我们先来看下整体架构。UltraLight VM-UNet模型采用了U形的结构，这种结构通常包含一个编码器（用于提取图像特征）和一个解码器（用于根据提取的特征重建分割图）。模型的特点是其通道数设置为[8, 16, 24, 32, 48, 64]，这样的设计有助于在不同层次上捕捉图像的细节和上下文信息。模型的前三层使用传统的卷积模块来提取浅层特征，而后三层则采用了作者提出的Parallel Vision Mamba Layer（PVM Layer）来提取更深层次的特征。

本文介绍了Samba，一种基于Mamba的高分辨率遥感图像语义分割框架，标志着Mamba在该领域的首次应用。通过在LoveDA数据集上性能的评估，Samba超越了最先进的CNN-based和ViT-based的方法，设定了新的性能基准，并展示了Mamba架构在高分辨率遥感影像语义分割中的有效性和潜力。如果你对本文有任何的观点或疑问，欢迎评论区下方留言讨论。同时也欢迎对前沿AI技术感兴趣的同学扫添加微信好友: cv_huber，备注“交流学习”即可。

在本文中，作者介绍了LocalMamba，一种新的视觉状态空间模型，它显著增强了对图像局部依赖关系的捕捉能力，同时保持了全局上下文理解。作者的方法利用了窗口化选择性扫描和扫描方向搜索，取得了显著优于现有模型的效果。在多个数据集和任务上的广泛实验已经证明了LocalMamba相较于传统卷积神经网络（CNN）和视觉 Transformer（ViTs）的优越性，为图像分类、目标检测和语义分割建立了新的基准。作者的研究强调了扫描机制在视觉状态空间模型中的重要性，并为高效和有效的状态空间建模研究开辟了新的途径。

本文首次探索了大kernel(window) Mamba块在医学图像分割上的潜力，为了充分利用大kernel Mamba的能力，我们设计了一种基于分层和双向的大window的Mamba块，增强SSM的表示建模能力。通过分层设计即PiM和PaM同时建模全局和局部关系，并结合UNet进行高效的医学图像分割。在多个器官数据集上的实验表明，大kernel(window) Mamba在医学图像分割任务中具有竞争力，并值得未来深入探索。最后，如果你对本文有任何的观点或疑问，欢迎评论区下方留言讨论。